A IMPORTANCIA DA TECNOLOGIA NO SETOR AGRICOLA E NO AGRONEGOCIO

Só para se ter uma ideia do crescimento do uso da tecnologia no agronegócio, em 2019, o Radar AgTech Brasil (relatório e mapeamento das startups do agronegócio brasileiro) identificou 1125 empresas de tecnologia agrícola. Isso demonstra que o uso de tecnologia esta deixando de ser visto como custo e visto como investimento com alto valor agregado.

 

Abaixo listamos algumas das tendências que acreditamos que devem orientar o desenvolvimento tecnológico da agricultura em 2021 e pelos próximos anos:

 

Edge Analytics

A Internet das Coisas (IoT) – que são os objetos conectados que podem realizar tarefas ou coletar dados por meio de sensores - é um dos grandes focos de desenvolvimento tecnológico no Agronegócio.

 

No entanto, já podemos perceber uma tendência de maior especialização na Internet das Coisas, indo além dos sensores, detecção de eventos e envio de dados para um servidor. Uma dessas especializações em IoT é o Edge Analytics.

 

De forma prática, o Edge Analystics analisa os dados coletados pelos sensores ou equipamentos IoT. Assim, os dispositivos IoT não mais simplesmente monitoram e enviam dados para uma central onde o processamento é executado.

 

Edge Analytics envolve a coleta, análise e processamento de dados no próprio sensor (com base em dados de IoT, por exemplo) e a tomada de decisões na borda, ou seja, dentro do equipamento físico que gerou os dados tornando a análise desses dados em tempo real.

 

As vantagens de usar o Edge Analytics são:

• Obtenção de dados (temperatura, umidade, conteúdo de nutrientes das plantas, entre outros) em tempo real por meio de dispositivos IoT para visualização e tomada de decisão;
• Redução drasticamente da quantidade de dados que trafegam pela rede para uma nuvem. Assim, as decisões são tomadas no limite, com ação mais rápida.

 

No entanto, Edge Analytics é uma tecnologia relativamente nova. Isso significa que nem todo hardware é capaz de armazenar todos os dados coletados e realizar processamento complexo ao mesmo tempo.

 

Isso significa que o Edge Analytics requer o uso de hardware e equipamentos mais poderosos. Ou seja, ganha-se tempo em agilidade e respostas e ações imediatas dos equipamentos utilizados, mas, ao mesmo tempo, requer equipamentos / hardwares mais sofisticados.

 

O Edge Analytics pode ser usado no Agronegócio em equipamentos de irrigação. O equipamento poderia receber sensores IoT com software embutido que tomariam a decisão de irrigar o trecho detectado ou não localmente, com base nas informações obtidas no equipamento. O mesmo tipo de mecanismo pode ser considerado para herbicidas. A decisão de pulverizá-lo ou não seria decorrente da análise realizada nos dispositivos.

 

Agroindústria / Agro4.0

Agricultura 4.0 é um termo que vem muito mais da indústria de manufatura do que do setor agrícola. Após três revoluções industriais (carvão, eletricidade e eletrônica), vivemos atualmente uma quarta fase da tecnologia.

 

A quarta revolução industrial tem um impacto profundo e exponencial e é caracterizada por um conjunto de tecnologias que permitem a fusão do mundo físico, digital e biológico.

 

A Indústria 4.0 tem como base os pilares de avanço tecnológico, a saber: Big Data e Analytics, automação de robôs, simulação, realidade aumentada, integração de sistemas, manufatura aditiva, segurança cibernética, nuvem e internet industrial. Dentro desses novos parâmetros, é introduzido o conceito de Agriculture 4.0, um conjunto de tecnologias digitais integradas e conectadas por meio de softwares, sistemas e equipamentos. Ou seja, é quase um paralelo da Indústria 4.0, aplicada apenas ao Agronegócio.

 

Isso significa um melhor monitoramento da produção, desde o planejamento até a colheita e entrega. Isso é feito por meio de dados instantâneos coletados e armazenados em cada etapa da produção, melhor gerenciamento (com o uso de informações mais detalhadas de cada fase obtidas online, sem risco de perda de informações ao armazenar dados na nuvem) e controle da produção (vinculando todos informações relacionadas à produção). Todas essas melhorias permitem o controle financeiro e logístico de toda a produção agrícola, muito semelhante a um processo industrial.

 

A Agricultura 4.0 tem muito a ganhar ao se inspirar em muitos dos fatores já estabelecidos pela Indústria 4.0. Agricultura de precisão, dados da nuvem, análises complexas e rápidas, entre muitos outros fatores, fazem parte do leque de possibilidades da Agricultura 4.0.

 

Aqui estão alguns exemplos de ganhos esperados com a Agricultura 4.0:

• Melhor gestão da propriedade;
• Redução de residuos;
• Redução de custos de produção agrícola;
• Controle remoto da fazenda;
• Aumento de produtividade;
• Melhoria da sustentabilidade do negócio.

 

Tecnologias de conexão (LPWA)

A conectividade nas fazendas ainda representa um dos principais gargalos para o desenvolvimento mais rápido da tecnologia na agricultura. Embora algumas propriedades rurais mais avançadas e financeiramente estruturadas tenham estabelecido suas próprias redes de conexão, a grande maioria dos agricultores brasileiros ainda tem pouco acesso à conexão em suas fazendas.

 

A chegada das redes 5G ainda traz grandes expectativas em termos de melhorias na velocidade de conexão e transmissão de dados. Porém, além dos problemas inerentes a essa tecnologia (como a necessidade de um maior número de transmissão e custo de instalação), notícias mais recentes dos governantes indicam que essas redes só podem começar a ser implantadas em 2022, dados os recentes adiamentos. do leilão do espectro das redes 5G no Brasil. Com a atual crise do coronavírus, essas datas de implementação da rede 5G podem sofrer atrasos ainda maiores.

 

Com isso, as redes de comunicação como a LPWA (Low Power Wide Area) ainda são um forte foco de desenvolvimento de tecnologia para o agronegócio. O que são redes LPWA? São redes projetadas especificamente para aplicativos IoT, que usam um baixo volume de tráfego de dados, mas permitem que o equipamento consuma menos bateria.

 

LPWA são tecnologias que permitem longos alcances de comunicação com baixas taxas de transmissão, com baixo consumo de energia (requerem baterias menores e menos potentes). Assim, essas redes permitem que equipamentos mais simples sejam utilizados na borda das aplicações, uma vez que a quantidade de informações a serem transmitidas não requer grandes volumes de dados.

 

Termos como LORA, Sigfox, NB-IOT, LTE-M, entre outros, são exemplos de redes LPWA disponíveis no mercado. As próprias empresas de rede de telecomunicações estão fornecendo diferentes tipos de redes LPWA, enquanto as redes 5G não estão estabelecidas. Em uma postagem anterior, as alternativas de conectividade no campo foram discutidas mais detalhadamente. Veja nosso post para mais informações.

 

 

Análise de dados em tempo real

A análise de dados em tempo real é uma tecnologia utilizada para obter informações online, para que o agricultor tenha acesso aos dados e possa tomar decisões rápidas. São soluções, por exemplo, que extraem dados das máquinas, velocidade, localização, estado da máquina, quantidade de produto (como herbicidas) pulverizado e outros tipos de informações.

 

Com a análise de dados em tempo real, as informações podem até ser processadas em um servidor ou na nuvem, mas com respostas rápidas, para que o gerenciamento da produção seja o mais eficiente possível.

 

Para obter dados em tempo real, várias outras tecnologias são necessárias:

• Sensores, drones e alarmes (IoT)

São os equipamentos e dispositivos que coletam e identificam os dados a serem analisados ​​posteriormente. Por exemplo, imagens de drones, sensores de temperatura e umidade, entre outros.

 

• Big data (nuvem de dados)

É a nuvem de dados onde as informações obtidas pelo equipamento IoT são armazenadas.

 

• Sistema de informação para os agricultores tomarem decisões

É o sistema que agrupa os dados obtidos e armazenados na rede e que processa lógicas ou softwares que auxiliam o agricultor. Por exemplo, um sistema que obtém informações sobre a umidade da cultura da fazenda, processa-as e indica a melhor forma de irrigar uma determinada área.

 

Coleta de imagens e detecção de anomalias

Outro foco para o desenvolvimento da agricultura de precisão é a utilização de imagens de culturas para detectar doenças, pragas, problemas de plantio, necessidade de fertilização, necessidade de irrigação nas lavouras, entre vários outros fatores que afetam o agronegócio.

 

A imagem de culturas teve uma forte correlação com o uso de satélites no passado. No entanto, com o surgimento de drones e mecanismos locais mais aptos para a captura de imagens, a quantidade de dados obtidos localmente torna o uso de imagens um fator ainda mais importante na eficiência das técnicas agrícolas.

 

Aplicação de tecnologias como Inteligência Artificial (na qual, por exemplo, dados de doenças de plantas podem ser pré-detectados com análise de informações de produção anteriores, juntamente com histórico de safras), Aprendizado de Máquina (que pode detectar padrões de danos à folha e doenças de plantas, por exemplo) , Redes Neurais, entre outras técnicas, permitem extrair dados de grande valor na avaliação da produção rural.

 

Recentemente, o Venturus participou de um projeto de pastagem em que os animais são alocados em currais por meio da aplicação de aprendizado de máquina às imagens da pastagem. Com o aprendizado de máquina baseado nas imagens do estado da pastagem, o sistema foi capaz de detectar o momento em que a pastagem estava viável para receber os animais. Isso economiza dinheiro (menos uso de gente para ir checar o campo), tempo (velocidade de informação, somente por fotos) e gera qualidade de informação para o produtor saber a hora de colocar os animais na gleba despachada.

 

Segurança de dados

A agricultura de precisão permite uma implementação mais racional dos processos produtivos, promovendo a otimização da utilização dos insumos, aumento da rentabilidade e minimização dos impactos ambientais. Para alcançar resultados que agreguem valor ao produtor rural e a toda a cadeia do agronegócio, sensores, equipamentos, máquinas e outros equipamentos trocam milhões de dados a cada instante. Isso cria a necessidade de proteger as informações que estão circulando.

 

Os criminosos digitais estarão focados em ativos de informação ou vulnerabilidades de rede. Dados de propriedade intelectual, informações privilegiadas ou mesmo ativos físicos do agronegócio podem ser afetados pela manipulação e roubo de dados.

 

Dentre os principais ativos de informação do Agronegócio, destacamos dados de gestão empresarial, dados de sensores de IoT e dados em nuvem, entre os tipos de informação que permitem a utilização de dados por si próprios ou dados que permitem processamento em plataformas de IA (Inteligência Artificial), analítica, nuvem, entre outros.

 

Todas essas informações em circulação, aliadas ao bom momento do agronegócio brasileiro, tornaram o tratamento de segurança de dados uma necessidade. Essa segurança de dados pode ser realizada de várias maneiras, como:

 

• Criptografia dos dados a serem transmitidos do equipamento para a nuvem (em nível de código);
• Utilização de ferramentas para monitorar a vulnerabilidade das redes (monitorando acessos e possíveis intrusões);
• Garantia de backup (em caso de perda de dados), garantindo o controle estrito do acesso aos sistemas de dados (para que somente pessoas autorizadas possam entrar no sistema).

 

Conclusão

O uso de tecnologia no Agronegócio é uma tendência irreversível. A cada ano, novos usos da tecnologia são inseridos nas soluções para o agronegócio e, com isso, os desafios também se renovam.

 

A implementação de tecnologia na agricultura brasileira nunca foi tão rápida como atualmente. Certamente, os maiores avanços em tecnologia estão sendo alavancados pelas empresas e produtores mais avançados e qualificados.

 

O desafio é poder permitir cada vez mais o uso da tecnologia entre médios e pequenos produtores, levando a cada vez mais propriedades conectadas. Dessa forma, o mercado de utilização de novas tecnologias na agricultura teria um aumento exponencial, além de auxiliar no aumento da qualidade e produtividade no campo.